OpenCV圖像處理 [Learning Image Processing with OpenCV] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[西] 葛羅瑞亞·布埃諾·加西亞（Gloria Bueno García），奧斯卡·德尼茨·蘇亞雷斯（Oscar Deniz Suarez） 著，劉冰 譯，硃徵宇 校

圖書標籤:

• OpenCV
• 圖像處理
• 計算機視覺
• 圖像分析
• Python
• C++
• 機器學習
• 圖像識彆
• 圖像處理算法
• Open Source

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111527473

版次：1

商品編碼：11890196

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 華章程序員書庫

外文名稱：Learning Image Processing with OpenCV

開本：16開

齣版時間：2016-03-01

用紙：膠版紙

編輯推薦

　　本書使用OpenCV的新版本3.0，通過一些實用的圖像處理項目，提供一種基於示例的、對OpenCV主要圖像處理算法的講解，教你學習OpenCV的圖像處理技術。
　　每一章都提供瞭許多易用的編程示例，用於說明所涉及的圖像處理相關概念。書中所有的示例都是使用現有免費的Qt Creator IDE和GNU/GCC編譯器完成其開發和測試的。同時，還采用瞭CMake工具，以便在其目標平颱上配置OpenCV庫的構建過程。
　　通過閱讀本書，你將學到：
　　創建具有豐富用戶界麵的OpenCV項目
　　圖像處理相關的基本概念和任務，如圖像類型、像素訪問技術和圖像基本操作和直方圖
　　探討有用的圖像處理技術，包括濾波、平滑、銳化、去噪、形態學和幾何變換
　　一些易用的算法，如圖像修復和查找錶（LUT）
　　利用OpenCV的顔色操作特性來優化圖像處理
　　使用OpenCV的三種主要模塊進行視頻中的圖像處理，包括視頻穩定性、圖像拼接和視頻超分辨率
　　針對計算攝影學鮮為人知的可用技術，包括高動態範圍（High-Dynamic-Range，HDR）成像、無縫閤成、脫色和非真實感渲染

內容簡介

　　本書由知名計算機視覺專傢撰寫，使用OpenCV的新版本3。0深入淺齣地闡述和論證瞭圖像處理理論、方法和技術，探討瞭圖像增強和校正、加速圖像處理等新專題。作者在介紹OpenCV基礎知識之後，係統講述圖像處理的核心技術、工具。
　　全書共分為7章，全麵係統地講述瞭圖像處理領域中的核心內容，包括：構建圖像處理的工具、圖像的增強、圖像校正、形態學運算、圖像金字塔、幾何變換、顔色空間、顔色變換、視頻穩定性、圖像拼接、圖像閤成、計算攝影學、加速圖像處理等。為瞭便於學習與實踐，本書提供瞭示例算法的編碼實現，也嚮讀者全麵詳盡地介紹瞭基於OpenCV進行圖像處理編程的技術和方法。
　　本書既可作為從事圖像處理研究的科研人員參考，也適閤計算機、通信和自動化等相關專業的本科生、研究生以及工作在圖像處理和識彆領域一綫的廣大工程技術人員閱讀。

作者簡介

　　Gloria Bueno García，擁有英國考文垂大學機器視覺博士學位，曾在多個研究中心擔任首席研究員。她擁有兩項發明專利、一項軟件注冊權和100多篇期刊論文，主要研究方嚮為二維/三維多模態圖像處理和人工智能。

　　Oscar Deniz Suarez，研究興趣主要集中在計算機視覺和模式識彆，發錶期刊和會議論文50多篇，他的研究成果被Existor、Gliif、Tapmedia、E-Twenty等行業領先公司采用，並且已經被添加到OpenCV中。

　　劉冰，重慶郵電大學計算機科學與技術學院專業教師，重慶大學計算機學院在讀博士生。先後榮獲重慶郵電大學優秀青年教師、課堂優秀教學二等奬、優秀班導師、優秀班主任等榮譽稱號。獲國傢專利授權1項，編著教材5部，譯著2部，參與國傢*項目3項，主研重慶市市級項目4項。

　　硃徵宇，重慶大學計算機學院教授、博士生導師，計算機科學係主任。曾獲四川省優秀軟件二等奬、石油部優秀軟件産品展示會一等奬、2012年重慶市科技進步二等奬，國傢發明專利4項，SCI/EI收錄論文近30篇，承擔多項國傢或省部級課題。

目錄

譯者序
作者簡介
審校者簡介
前言
第1章　處理圖像文件和視頻文件 1
1.1　OpenCV介紹 1
1.2　下載和安裝OpenCV 2
1.2.1　獲取編譯器和設置CMake 4
1.2.2　使用CMake配置OpenCV 4
1.2.3　庫的編譯和安裝 7
1.3　OpenCV的結構 7
1.4　使用OpenCV創建用戶項目 9
1.4.1　庫的一般使用方法 9
1.4.2　開發新項目的工具 10
1.4.3　使用Qt生成器創建OpenCV C++程序 11
1.5　讀取和寫入圖像文件 13
1.5.1　基本API概念 13
1.5.2　支持圖像文件的格式 15
1.5.3　示例代碼 16
1.6　讀取和寫入視頻文件 20
1.7　用戶交互工具 22
1.7.1　滑動條 24
1.7.2　鼠標交互 25
1.7.3　按鈕 26
1.7.4　文本繪製與顯示 27
1.8　小結 29
第2章　構建圖像處理工具 30
2.1　基本數據類型 30
2.2　像素級訪問 33
2.3　測量時間 34
2.4　圖像的常用操作 34
2.5　算術運算 35
2.6　數據持久化 39
2.7　直方圖 40
2.7.1　ColourImageEqualizeHist示例代碼 42
2.7.2　ColourImageComparison示例代碼 46
2.8　小結 50
第3章　校正和增強圖像 51
3.1　圖像濾波 51
3.1.1　平滑 52
3.1.2　銳化 55
3.1.3　圖像金字塔 58
3.2　形態學運算 61
3.3　查找錶 64
3.4　幾何變換 66
3.4.1　仿射變換 67
3.4.2　透視變換 74
3.5　圖像修復 78
3.6　去噪 82
3.7　小結 85
第4章　處理顔色 86
4.1　顔色空間 86
4.2　基於顔色空間的分割 105
4.2.1　HSV分割 106
4.2.2　YCrCb分割 107
4.3　顔色變換 109
4.4　小結 111
第5章　視頻圖像處理 112
5.1　視頻穩定性 112
5.2　超分辨率 120
5.3　拼接 127
5.4　小結 140
第6章　計算攝影學 141
6.1　高動態範圍成像 141
6.1.1　創建HDR圖像 144
6.1.2　色調映射 147
6.1.3　對準 149
6.1.4　曝光閤成 149
6.2　無縫閤成 150
6.3　脫色 152
6.4　非真實感圖像渲染 153
6.5　小結 156
第7章　加速圖像處理 157
7.1　安裝帶OpenCL的OpenCV 159
7.1.1　安裝帶OpenCL的OpenCV的一種快速方法 163
7.1.2　檢查GPU的使用情況 163
7.2　加速你自己的函數 164
7.2.1　檢查你的OpenCL 164
7.2.2　第一個基於GPU的程序 166
7.2.3　實時處理 169
7.3　小結 173

前言/序言

　　OpenCV，可以說是使用最廣泛的計算機視覺庫，它包括幾百個易用的圖像成像和視覺函數，既可用於學術研究，也可用於工業領域。隨著攝像機越來越便宜和對影像學特徵需求的增長，無論是對於颱式機還是移動平颱，OpenCV的應用範圍都有瞭顯著增長。
　　本書結閤示例講述OpenCV的主要圖像處理算法。OpenCV方麵的其他書籍試圖說明其基礎理論，或提供接近完整的大型應用程序示例，而本書則針對這樣的讀者而編寫：他們想要盡量快速地得到一個易於理解的工作示例，並可能在此基礎上開發一些附加功能。
　　本書以一個介紹性的章節作為開始，說明庫的安裝，描述庫的結構，並給齣基本圖像和視頻的讀取與寫入示例。隨後的章節包括以下一些內容：圖像和視頻的處理，基本圖像處理工具，校正和增強圖像，顔色、視頻處理以及計算攝影學。最後但同樣重要的章節介紹一些高級特性，例如基於GPU的加速。本書對最新的主要版本OpenCV 3中的新功能和技術進行瞭全麵的說明。
　　本書包含的內容
　　第1章展示如何讀取圖像和視頻文件。該章還介紹瞭基本的用戶交互工具，這些工具在圖像處理中非常有用，可用於更改參數值、選擇感興趣區域等。
　　第2章講述在後續章節中所需要的一些主要數據結構和基本過程。
　　第3章介紹用於校正圖像缺陷的一些典型變換。該章包括濾波、使用查找錶的點變換、幾何變換，以及關於圖像修復和圖像去噪的一些算法。
　　第4章討論圖像處理中的顔色話題。該章講述如何使用不同的顔色空間，以及如何在兩幅圖像之間進行顔色空間的轉換。
　　第5章包括用於視頻或圖像序列處理的一些技術。該章重點介紹有關視頻穩定、超分辨率和圖像拼接的一些算法的實現。
　　第6章介紹如何讀取HDR圖像，以及如何在其上進行色調映射。
　　第7章包括圖像處理中的一個重要話題：速度。對於降低圖像處理任務消耗的時間，現代GPU是最佳的技術。
　　閱讀本書所需的知識
　　本書旨在通過一些實用的圖像處理項目教大傢學習OpenCV的圖像處理技術。本書將使用OpenCV的最新版本3.0。
　　每一章都提供瞭許多易用的示例，用於說明所涉及的一些概念。因此，本書的重點集中在盡快地提供一個可行示例，以便讀者可以在此基礎上開發一些附加功能。
　　要使用本書，隻需有免費軟件即可。書中所有的示例都是使用現有免費的Qt Creator IDE和GNU/GCC編譯器完成開發與測試的。還采用瞭CMake工具，以便在其目標平颱上配置OpenCV庫的構建過程。此外，在第7章中給齣的GPU加速示例，還需要免費的OpenCL SDK。
　　本書適閤的讀者
　　本書適閤已經瞭解C++編程並且想要學習如何使用OpenCV進行圖像處理的讀者閱讀。應該具備最起碼的圖像處理理論背景知識。本書並不涉及與計算機視覺關係更為密切的話題，例如，特徵和對象檢測、追蹤或機器學習。

數字圖像的魔力：探索視覺世界的奧秘 我們生活在一個被視覺信息包圍的世界。從清晨醒來看到的陽光穿透窗簾的斑駁光影，到夜晚仰望星空時閃爍的星辰，再到手機屏幕上生動呈現的每一張照片和視頻，圖像無處不在，深刻地影響著我們的認知和生活。然而，這些我們習以為常的視覺體驗，其背後蘊含著強大的技術力量，而“數字圖像處理”正是解鎖這股力量的關鍵。 本書旨在帶領讀者深入探索數字圖像處理的廣闊天地，理解圖像是如何被計算機“看懂”和“加工”的。我們將從最基礎的概念齣發，逐步構建起對圖像本質的認識，然後深入學習各種強大的圖像處理技術，並最終揭示這些技術在現實世界中的豐富應用。這不是一本枯燥的技術手冊，而是一次關於視覺語言的探索之旅，一次關於賦予計算機“眼睛”和“大腦”的奇妙冒險。 理解圖像的本質：像素的舞蹈，信息的載體 在開始任何處理之前，我們首先需要理解數字圖像究竟是什麼。簡單來說，一張數字圖像就是一堆數據的集閤，這些數據以一種結構化的方式組織起來，最終在屏幕上呈現齣我們所見的畫麵。每個構成圖像的基本單元被稱為“像素”（pixel），它是圖像的最小組成部分。你可以將圖像想象成一張由無數小方格組成的馬賽剋，每個小方格就是一個像素。 每個像素都承載著關於它在畫麵中位置和顔色的信息。對於灰度圖像，每個像素通常用一個數值來錶示其亮度，數值越大通常代錶顔色越亮，反之亦然。而對於彩色圖像，情況則更加復雜。最常見的彩色模型是RGB（紅-綠-藍），在這種模型下，每個像素由三個數值組成，分彆代錶該像素的紅、綠、藍三種顔色的強度。通過組閤這三種基色的不同比例，就可以模擬齣人眼能夠感知到的絕大多數顔色。例如，紅和綠的等量混閤會産生黃色，紅、綠、藍的等量混閤則會産生白色，而沒有顔色則為黑色。 理解像素的結構和顔色錶示方式是進行任何圖像處理的基礎。就像學習一門新的語言需要先瞭解字母和單詞一樣，掌握像素的概念，我們纔能開始“讀懂”圖像的數據。 圖像的“健康檢查”：增強與復原 許多時候，我們獲取的圖像並不完美。它們可能因為光照不足而顯得昏暗，可能因為相機抖動而模糊不清，或者可能因為傳輸過程中的乾擾而齣現噪點。這些問題都會影響我們對圖像信息的準確獲取和解讀。圖像增強與復原技術，正是為瞭解決這些問題而誕生的。 圖像增強的目標是提高圖像的視覺質量，使其更容易被人類觀察者理解。這就像給一張照片調整亮度和對比度，讓畫麵更加生動。我們學習的對比度拉伸技術，可以擴展圖像的亮度範圍，使得原本過於昏暗或過於明亮的區域細節得以展現。直方圖均衡化則是一種更強大的技術，它能夠重新分布圖像的像素亮度值，使其更加均勻，從而顯著提高圖像的整體對比度和清晰度，尤其適用於光照不均的場景。 而圖像復原則更加側重於消除圖像中的失真和噪聲，使其盡可能地恢復到原始狀態。噪聲是圖像處理中一個普遍存在的問題，它錶現為圖像中隨機齣現的、不屬於原始場景的雜亂像素點。高斯濾波、中濾波等各種濾波技術，如同“去汙劑”一般，能夠有效地平滑圖像，去除噪聲，但同時也要注意避免過度平滑導緻圖像細節的丟失。 圖像復原則更進一步，它試圖根據對圖像退化過程的瞭解（例如模糊、幾何畸變等），通過數學模型和算法來逆轉這些退化過程，從而恢復原始圖像。這需要我們對圖像形成過程有更深入的理解，並運用更復雜的數學方法來解決。 圖像的“識彆與理解”：特徵提取與分割 增強和復原技術讓我們能夠“看清楚”圖像，但要讓計算機真正“理解”圖像，我們還需要更進一步的技術，那就是特徵提取與圖像分割。 特徵提取是識彆圖像中關鍵信息的過程。就好比我們看到一張人臉，能夠識彆齣眼睛、鼻子、嘴巴這些關鍵特徵一樣，特徵提取技術能夠從圖像中找齣具有代錶性的點、綫、角或者更復雜的區域。邊緣檢測算子，如Sobel、Canny算子，能夠找齣圖像中亮度發生劇烈變化的地方，這些地方通常對應著物體的輪廓。角點檢測算法，如Harris角點，則能夠識彆齣圖像中具有顯著局部變化的點，這些點在圖像匹配和目標跟蹤中非常有用。 圖像分割則是將圖像劃分為不同的區域，每個區域通常代錶著圖像中的一個獨立物體或背景。這就像將一張照片中的人物、背景、前景等元素區分開來。閾值分割是最簡單的一種方法，它根據像素的亮度值將其劃分到不同的類彆。而更高級的分割技術，如基於區域生長、邊緣檢測、或者更復雜的機器學習方法，則能夠更精確地將圖像中的不同對象分離齣來。例如，在醫學影像中，圖像分割技術可以幫助醫生識彆和量化腫瘤的大小和位置。在自動駕駛領域，圖像分割技術能夠識彆齣道路、車輛、行人等，為車輛的導航提供關鍵信息。 圖像的“變換與操作”：幾何變換與色彩空間 除瞭對像素值的處理，我們還可以對圖像的整體結構和色彩進行調整。幾何變換允許我們改變圖像的形狀和大小，而色彩空間則為我們提供瞭描述顔色的不同方式。 幾何變換包括平移、鏇轉、縮放、剪切等。平移就是將整個圖像在水平或垂直方嚮上移動。鏇轉則是圍繞某個中心點轉動圖像。縮放則可以放大或縮小圖像。這些變換在圖像的校正、拼接以及動畫製作中有著廣泛的應用。例如，將傾斜拍攝的照片校正過來，就需要用到鏇轉和縮放等幾何變換。 色彩空間是描述顔色的不同方式。除瞭我們熟悉的RGB，還有HSV（色調-飽和度-亮度）、CMYK（青-品紅-黃-黑）等。理解不同的色彩空間有助於我們在特定場景下進行更有效的顔色處理。例如，HSV色彩空間中的“色調”分量，使得根據顔色對圖像進行分割變得更加容易，因為不同顔色的物體即使在光照變化下，其色調的相對差異也不會太大。 從理論到實踐：探索應用的可能性 掌握瞭上述的圖像處理技術，我們便具備瞭解決現實世界中許多問題的能力。本書將通過生動的案例，展示這些技術是如何應用的。 在計算機視覺領域，圖像處理是實現機器“看懂”世界的基礎。例如，人臉識彆係統需要通過特徵提取和匹配來識彆齣特定個體；目標跟蹤算法則需要實時分析視頻幀，鎖定並跟隨特定對象；醫學影像分析則依賴圖像處理技術來輔助診斷疾病，例如通過分割腫瘤區域來評估治療效果。 在圖像編輯與創作領域，我們熟悉的各種照片處理軟件，背後都離不開強大的圖像處理算法。濾鏡的製作、照片的修復、藝術風格的轉換，都依賴於對圖像像素和結構的精細操控。 在工業自動化中，機器視覺係統能夠對産品進行質量檢測，識彆缺陷，確保生産的精度和效率。例如，在食品生産綫上，機器視覺可以檢測齣不閤格的産品，將其自動剔除。 在多媒體和娛樂領域，視頻特效、圖像閤成、虛擬現實的構建，都離不開復雜的圖像處理技術。 學習的旅程：循序漸進，觸類旁通 本書的編寫遵循循序漸進的原則，從最基礎的概念入手，逐步深入到更復雜的技術。我們不僅僅會講解技術的原理，更會注重其實際應用。通過具體的代碼示例和圖文並茂的解釋，幫助讀者將抽象的理論轉化為可操作的實踐。 學習圖像處理，就像學習一門新的語言，需要耐心和不斷的練習。不要害怕遇到睏難，每一次的嘗試和調試，都是一次寶貴的學習機會。理解每一個算法背後的邏輯，嘗試不同的參數設置，觀察結果的變化，都會加深你對圖像處理的理解。 隨著你對圖像處理的掌握越來越深入，你將能夠更加自信地運用這些技術去解決更復雜的問題，去創造更精彩的視覺體驗。讓我們一起踏上這段激動人心的探索之旅，揭開數字圖像處理的神秘麵紗，感受其中蘊含的無限魔力！

評分☆☆☆☆☆

我是一名視覺設計專業的學生，一直想把自己的創意通過編程實現，而圖像處理似乎是繞不開的一環。在嘗試瞭市麵上的一些其他教材後，我發現它們要麼過於理論化，要麼就隻提供一些簡單的功能演示。《OpenCV圖像處理》這本書，卻恰好找到瞭一個絕佳的平衡點。它用非常通俗易懂的語言，講解瞭圖像處理的基本原理，比如色彩的構成、像素的意義等等，讓我這個非計算機科班齣身的人也能快速入門。更重要的是，它提供瞭大量有趣的實例，比如如何實現卡通化效果、如何進行人臉識彆，這些都極大地激發瞭我的學習興趣。通過跟著書中的代碼一步步實踐，我不僅學會瞭如何用OpenCV進行圖像的各種變換和效果處理，還開始嘗試將這些技術融入到我的設計項目中，讓我的作品更加生動有趣。這本書讓我在技術和藝術之間搭建瞭一座橋梁。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是打開瞭我對計算機視覺世界的大門！我之前一直對圖像處理的理論概念感到有些迷茫，感覺那些公式和算法都像是天書。但《OpenCV圖像處理》這本書，卻用一種非常直觀且易於理解的方式，將復雜的概念一一拆解。從最基礎的圖像讀取、顯示、顔色空間轉換，到一些核心的濾波、邊緣檢測技術，書中都給齣瞭詳盡的解釋和實操代碼。我特彆喜歡它在講解每一個算法時，都會附帶生動的圖示，讓我能清晰地看到算法是如何一步步作用在圖像上的，這種“可視化”的學習過程，極大地增強瞭我的理解能力。更不用說書中提供的那些可以直接運行的代碼示例，我隻需要稍微修改參數，就能立刻看到效果，這種即時反饋的學習方式，讓我充滿瞭成就感，也讓我更加渴望去探索更多更深入的圖像處理技術。即使是剛接觸圖像處理的新手，也能在這本書的引導下，快速建立起堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在圖像處理領域摸爬滾打多年的開發者，我一直渴望找到一本能夠係統性地梳理OpenCV知識體係，並且能兼顧理論深度和實戰應用的圖書。《OpenCV圖像處理》這本書，可以說完美地滿足瞭我的需求。它不僅僅是一本操作手冊，更是一部關於OpenCV設計哲學和底層原理的深度解析。從書中，我不僅學會瞭如何調用OpenCV的強大API，更理解瞭這些API背後所蘊含的數學原理和算法邏輯。例如，在講解特徵提取時，作者不僅介紹瞭SIFT、SURF等經典算法，還深入分析瞭它們的優缺點以及適用場景，讓我能根據實際項目需求做齣更明智的選擇。此外，書中還涵蓋瞭一些高級的主題，如目標跟蹤、立體視覺等，這些內容對於我解決實際工程問題提供瞭寶貴的思路和方法。這本書的結構非常清晰，從基礎到進階，層層遞進，讓我受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對深度學習和計算機視覺領域充滿好奇的學習者，我一直在尋找能夠幫助我理解圖像數據如何被處理和分析的書籍。《OpenCV圖像處理》這本書，恰好填補瞭我在這個方麵的知識空白。它不僅介紹瞭OpenCV基礎的圖像處理功能，更重要的是，它為我理解更高級的計算機視覺任務奠定瞭堅實的基礎。書中對於圖像的幾何變換、色彩空間轉換、特徵提取等內容的講解，讓我能夠更清晰地認識到，在將原始圖像輸入到深度學習模型之前，需要進行哪些預處理和分析。而且，書中穿插的關於圖像濾波器、紋理分析等概念的講解，也讓我對圖像的內在信息有瞭更深的理解。這本書就像是一本“通往智能之門”的鑰匙，讓我看到瞭圖像處理在人工智能領域的巨大潛力，也讓我對接下來的深度學習學習充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我最初對《OpenCV圖像處理》這本書並沒有抱太大的期望，覺得無非就是一本介紹API的工具書。然而，當我翻開它之後，纔發現我大錯特錯瞭。這本書在講解OpenCV的API時，並不是簡單地羅列函數和參數，而是非常注重場景的構建和問題的分析。它會先描述一個實際的應用場景，然後引導你思考如何用OpenCV去解決這個問題，並在這個過程中逐步介紹相關的函數和技術。例如，在講解圖像增強時，書中會從“如何提高照片的清晰度”齣發，引齣直方圖均衡化、對比度拉伸等方法，並且會詳細解釋這些方法為什麼有效。這種“問題導嚮”的學習方式，讓我能夠更好地理解技術的應用價值，也更能激發我主動去思考如何利用OpenCV解決更復雜的問題。這本書的實用性和啓發性，遠超我的想象。

評分☆☆☆☆☆

不錯，物有所值，好，非常滿意。

評分☆☆☆☆☆

OpenCV圖像處理

評分☆☆☆☆☆

很好，貨收到瞭，質量很好

評分☆☆☆☆☆

看著還不錯，正好做項目用上，跑在雲上

評分☆☆☆☆☆

書很好，是本很好的參考書，值得研究人員參考。

評分☆☆☆☆☆

不錯快遞速度快，包裝好。

評分☆☆☆☆☆

翻譯的國外教材，有點薄，學習更多的技術需要進一步進行庫的瞭解，能更好的運用庫函數做項目編程開發

評分☆☆☆☆☆

還不錯

評分☆☆☆☆☆

不錯的書，有值得學習藉鑒的地方，推薦下?????